基于正弦变换的人脸姿态校正及识别研究

• 作者: 李伟红 黄潇莹 龚卫国
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 姿态校正 正弦变换 虚拟样本
• 年，卷（期）: 2010,（22）
• 页码范围: 213-216
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.22.062

摘要

姿态变化是影响人脸识别率的一个至关重要的因素,也是人脸识别问题中一个待解决的难题.当测试样本具有一定的姿态变化后,识别率会急剧下降.针对此问题,提出了利用正弦变换(Sine Transform,ST)对待识别的姿态图像进行姿态校正,虚拟出对应的正面人脸的方法.使用经典算法进行特征提取、最近邻分类器进行分类识别验证,得到了较好的结果.在FERET人脸库上的实验表明,该方法能够在一定程度上克服姿态变化的影响,平均识别率最高可提高17%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚卫国	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	74	990	19.0	27.0
2	李伟红	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	41	585	16.0	23.0
3	黄潇莹	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	1	21	1.0	1.0